第四章习题,部分题目未给出答案 1. 这个题比较简单,有高中生推导水平的应该不难. 2~3证明题,略 4. (a) 这个问题问我略困惑,答案怎么直接写出来了,难道不是10%么 (b) 这个答案是(0.1*0.1)/(1*1),所以答案是1% (c) 其实就是个空间所占比例,所以这题是(0.1**100)*100 = 0.1**98% (d) 这题答案显而易见啊,而且是指数级别下降 (e) 答案是0.1**(1).0.1**(1/2).0.1**(1/3)...0.1**(1/100) 5. 这题

第三章习题 部分证明题未给出答案 1. 表3.4中,零假设是指三种形式的广告对TV的销量没什么影响.而电视广告和收音机广告的P值小说明,原假设是错的,也就是电视广告和收音机广告均对TV的销量有影响:报纸的P值高,说明原假设成立,也就是报纸广告对TV的销量没啥影响. 2. KNN回归和KNN近分类都是典型的非参数方法.这两者的区别在于,前者的输入和输出均为定量值:而后者的输入和输入和输出均为定性值. 3. 首先,有题目可知下面关系:Y = 50 + 20(gpa) + 0.07(iq) + 35(

第五章习题 1. 我们主要用到下面三个公式: 根据上述公式,我们将式子化简为 对求导即可得到得到公式5-6. 2. (a) 1 - 1/n (b) 自助法是有有放回的,所以第二个的概率还是1 - 1/n (c) 由于自助法是有放回的,且每次抽样都是独立事件,所以概率是(1 - 1/n)^n (d) 答案是1-(1-1/5)^5 = 67.2% (e) 63.4% (f) 63.2% (g) pr = function(n) return(1 - (1 - 1/n)^n) x = 1:1e+05

Selenium 命令,通常被称为Selenese,由一系列运行测试案例所需要的命令构成.按顺序排列这些命令就构成了测试脚本. 一. 验证颜面元素 1.Assertion或者Verification 断言会使测试案例执行失败(Fail),并终止当前案例的执行,而验证也会使测试案例执行失败(Fail),但允许测试案例继续执行. 2.verifyTextPresent verifyTextPresent 命令被用来验证特定的文本是存在于页面的某处,它携带一个参数(test pattern)用于验证.

4.1 import java.util.Scanner; public class Welcome { public static void main(String[] args) { Scanner input = new Scanner(System.in); System.out.print("Enter the length from the center to a vertex:"); double r = input.nextDouble(); double s = 2

练习4-1 #include <stdio.h> int main(void) { int no; int x; do{ printf("请输入一个整数:"); scanf("%d", &no); ) puts("该整数为0."); ) puts("该整数为正数."); else puts("该整数为负数."); printf("要重复一次吗?[yes···0/No···9]:

练习4-1 /* 珠玑妙算 */ #include <time.h> #include <ctype.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> /*--- 生成4个不同数字的组合并存入数组x ---*/ void make4digits(int x[]) { int i, j, val; for (i = 0; i < 4; i++) { do { val =

目前在看统计学习导论:基于R应用,觉得这本书非常适合入门,打算把课后习题全部做一遍,记录在此博客中. 第二章习题 1. (a) 当样本量n非常大,预测变量数p很小时,这样容易欠拟合,所以一个光滑度更高的学习模型更好. (b) 当样本量n非常小,预测变量数p很大时,这样容易过拟合,所以一个光滑度更小的学习模型更好. (c) 当预测变量与响应变量之间的关系是非线性时,说明光滑度小的模型会容易欠拟合,所以光滑度高的模型更适合. (d) 在这里,方差是指用一个不同的训练数据集估计f时,估计函数的改变量.

第十四章:主成分和因子分析 本章内容 主成分分析 探索性因子分析 其他潜变量模型 主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分.探索性因子分析(EFA)是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法.它通过寻找一组更小的.潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的.显式的变量间的关系. PCA与EFA模型间的区别 主成分(PC1和PC2)是观测变量(X1到X5)的线性组合.形成线性组合的权重都是通过最大化各主成分所解释的方差来获得,同时还要保证个

第三章 渐进的基本O().... 常用函数 % 和  // 转换 斯特林近似公式 斐波那契数 第四章 分治策略:分解(递归)--解决(递归触底)--合并 求解递归式的3种方法: 1:代入法(替代法):猜测一个(靠经验)--数学归纳法 ·2:递归树法:画树p31[第3版中文]p51->递归式--证明 3:主方法: 快速,有些地方不能涉及,递归式不易写出 4.1最大数组问题 分治法: 1.A[low ,mid]  2.A[mid+1, high] 3.包含mid中间(想左和右分别遍历组合找出最大)

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4255624.html 第四章      类和接口 13.      使类和成员的可访问性最小化 要区别设计良好的模块与设计不好的模块,最后重要的因素在于,这个模块对于外部的其他模块而言,是否隐藏

第四章:更多的bash shell命令 监测程序 ps (其他ps内容见#1 ) Unix风格的ps命令参数 参数 描述 -A 显示所有进程 -N 显示与指定参数不符的所有进程 -a 显示除控制进程(session leader)和无终端的进程外的所有进程 -d 显示除控制进程外的所有进程 -e 显示所有进程 -C cmdlist 显示包含在cmdlist列表中的进程 -G grplist 显示组ID在grplist列表中的进程 -U userlist 显示属主的用户ID在userlist列表中

本章共两部分,这是第二部分: 第十四章--循环神经网络(Recurrent Neural Networks)(第一部分) 第十四章--循环神经网络(Recurrent Neural Networks)(第二部分) 14.4 深度RNN 堆叠多层cell是很常见的,如图14-12所示,这就是一个深度RNN. 图14-12 深度RNN(左),随时间展开(右) 在TensorFlow中实现深度RNN,需要创建多个cell并将它们堆叠到一个MultiRNNCell中.下面的代码创建了三个完全相同的cel

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C++入门第四章:复合类型 1 数组 数组(array)是一种数据格式,能够存储多个同类型的值. 使用数组前,首先要声明.声明包括三个方面: 存储每个元素中值的类型 数组名 数组中的元素个数 声明的通用风格如下: typename arrayname[arrysize]; 注;arrysize指定元素数目,必须是整型常量,不能是变量. 数组的很多用途均基于这样一个事实:可以单独访问数组元素.方法是使用下表或索引对元素进行编号.C++数组从0开始编号,并使用带索引的方括号表示法来指定数组元素. 注

有两种结构类似于数组,但在添加和删除元素时更加可控,它们就是栈和队列. 第四章 队列 队列数据结构 队列是遵循FIFO(First In First Out,先进先出,也称为先来先服务)原则的一组有序的项.队列在尾部添加新元素,并从顶部移除元素.最新添加的元素必须排在队列的末尾. 现实中,很常见的例子就是排队.在计算机科学里面是打印队列. 创建队列 我们需要创建自己的类来表示一个队列,先从最基本的声明开始: function Queue(){ // 这里是属性和方法 } 首先需要一个用于存储队列

Spring实战第四章学习笔记----面向切面的Spring 什么是面向切面的编程 我们把影响应用多处的功能描述为横切关注点.比如安全就是一个横切关注点,应用中许多方法都会涉及安全规则.而切面可以帮我们模块化横切关注点.而当我们要重用通用功能时,最常见的面向编程技术是继承或委托.但当整个应用都用相同的基类继承会导致整个对象体系脆弱,而委托会使调用变复杂.切面则提供了取代继承和委托的另一种方案.在使用面向切面编程时,我们仍然在一个地方定义通用功能,但是可以通过声明的方式定义这个功能要以何种方式在何

<时间序列分析——基于R>王燕,读书笔记 笔记: 一.检验: 1.平稳性检验: 图检验方法:     时序图检验:该序列有明显的趋势性或周期性,则不是平稳序列     自相关图检验:(acf函数)平稳序列具有短期相关性,即随着延迟期数k的增加,平稳序列的自相关系数ρ会很快地衰减向0(指数级衰减),反之非平稳序列衰减速度会比较慢   构造检验统计量进行假设检验:单位根检验adfTest()——fUnitRoots包 2.纯随机性检验.白噪声检验(Box.test(data,type,lag=n)

原文:Introduction to 3D Game Programming with DirectX 12 学习笔记之 --- 第四章:Direct 3D初始化 学习目标 对Direct 3D编程在3D硬件中扮演的角色有基本了解: 理解COM在Direct 3D中扮演的角色: 学习基本的图形学概念,比如存储2D图像.页面切换,深度缓冲.多重纹理映射和CPU与GPU如何交互: 学习如何使用性能计数函数读取高精度时间: 学习如何初始化Direct 3D: 熟悉本书Demo通用的应用框架中的基本结构

第四章 外部侦察 贡献者:Haythem Arfaoui 翻译BugMan 主动侦察 介绍 主动足迹涉及使用可以帮助您收集更多信息的工具和技术 有关目标的信息.与被动足迹不同的是,过程永远不会“触及” 目标,活动足迹涉及目标系统可能记录的任务,因此 隐身是关键. NMAP 首先让我们快速介绍一下“ NMAP”是什么.NMAP的缩写 “NetworkMAPper”,这是一个免费的开放源代码命令行工具,用于网络发现和安全评估.由道德黑客,渗透测试人员,系统管理员使用,黑帽黑客:实际上,想要了解有关给